ChatGPT Prompt: 1st Prompt: 請ChatGPT記住WET-AIR AI和COSTAR提示詞策略:...。 2nd Prompt: 請比較WET-AIR AI提示詞策略和COSTAR提示詞策略的異同、使用場景、評價。 3rd Prompt: 我需要將你上述提供的內容完整發布到Skool變成分享我的學習的貼文，無法使用mark down格式、無法使用表格，需仔細改成純文字或一般標號。 ChatGPT回答： WET-AIR vs COSTAR AI 提示詞策略比較 一、比較異同 （一）相同點： 1. 結構化提示詞 兩者皆提供清晰的框架，讓用戶能有效地構建提示詞，提高 AI 輸出的精準度與一致性。 2. 全面考量 3. 靈活性高 無論是創意型還是任務導向型，兩者都可以根據需求進行靈活應用。 （二）不同點： WET-AIR 提示詞策略： - 核心目標：引導 AI 扮演角色，執行任務，並強調語境和調整輸出的風格。 - 語境/背景：使用「情境 (Environment)」來明確設定角色所處的背景。 - 任務目標：透過「任務 (Task)」明確指定具體的工作內容。 - 語氣與風格：強調「調校 (Adjust)」調整輸出語氣與風格。 - 回應格式/範圍：使用「限制回應 (Restrict)」來控制輸出內容或格式。 COSTAR 提示詞策略： - 核心目標：聚焦於解決具體問題，達成目標，並考慮受眾需求。 - 語境/背景：使用「背景 (Context)」提供已有資訊和嘗試過的方法。 - 任務目標：使用「目標 (Objective)」來表達問題和期望結果。 - 語氣與風格：將「風格 (Style)」和「語氣 (Tone)」分開，做更細緻的規範。 - 回應格式/範圍：使用「回應格式 (Response)」來指定輸出的結構和形式。 二、使用場景 （一）WET-AIR 的適用場景： 1. 角色扮演與創意生成 如：讓 AI 扮演老師、顧問、記者等角色，模擬不同語境進行對話。 2. 內容創作與靈活調整 適用於撰寫故事、廣告文案、對話腳本，或要求輸出特定語氣風格的內容。 3. 語言學習與多樣任務 用於模擬對話、練習翻譯、修改語法，並根據語氣和風格進行多樣化調整。 範例： 「Who：你是英文老師，Environment：一位學習者準備雅思口試，Task：請針對‘環境保護’進行問答模擬，Adjust：語氣親切鼓勵，Include：常見考試陷阱，Restrict：輸出五個完整問答示範。」 （二）COSTAR 的適用場景： 1. 問題解決與目標導向 適合明確設定需求，解決具體問題，或達成專業成果。 2. 受眾導向內容產出 適用於學術寫作、簡報內容、教學大綱、專案報告，根據受眾需求調整深度與形式。 3. 任務與結構要求清晰的場景 適合產出具有特定格式的回應，如步驟列表、說明文件、比較分析等。 範例： 「Context：團隊剛完成市場調查報告，Objective：需撰寫簡要報告結論供管理層決策，Style：簡潔專業，Tone：客觀冷靜，Audience：高階管理層，Response：不超過 200 字，分三點總結。」 三、評價 （一）WET-AIR： - 優點：靈活性高，適合多樣任務，特別是在創意生成及角色扮演方面表現出色。 - 缺點：較少關注受眾的知識水平，對於專業內容的目標達成不如 COSTAR 精確。 - 適用用戶：需要生成對話、故事、創意文本，或調整語氣風格的用戶。 （二）COSTAR： - 優點：強調目標導向，受眾需求明確，特別適合解決具體問題及生產專業內容。 - 缺點：相對較為嚴謹，創意生成和角色扮演靈活度稍弱。 - 適用用戶：需要產出結構化內容、學術寫作、報告撰寫，或目標清晰的用戶。 （三）總結建議： - WET-AIR 適合「創意生成」及「語氣調校」需求的用戶。 - COSTAR 適合「專業任務」及「目標導向」需求的用戶。 根據具體場景，兩者可搭配使用。例如，先用 COSTAR 定義明確目標，再用 WET-AIR 調整語氣與細節，實現更精確的輸出。 --- Sandy Chang 的AI學習作品集

#黃仁勳 CES 演講實在太精彩，直接定義了接下來 5 年的 AI 重點發展方向。 簡單來說，就是三大 AI 趨勢、三大硬體支持跟三大軟體支持： ▋三大 AI 趨勢 1. Agentic AI：指的是用在「資訊工作」上的軟體型 AI 助手或代理人（agents），可處理文本、文件、對話、客服、知識管理等事務。 2. Autonomous Vehicle（自動駕駛）：透過大規模訓練與合成資料，可實現自動駕駛功能。 3. Humanoid Robot（人形機器人）：可適應人類現有環境的通用機器人，無需為機器人改造空間。 ▋三大硬體支援 1. DGX：資料中心級的 AI 訓練超級電腦，負責「模型訓練」階段，適合大型企業、研發機構、資料科學中心，需要龐大算力進行 AI 模型訓練者。 2. RTX Blackwell：消費者級 RTX 5070~5090（含筆電版），5070 就有現在最強 4090 的算力，而價格竟然只要 $549！（4090 要 $1599，直接降到 1/3 ，真的太過分了！） 3. Project Digits （尚未真正命名，歡迎大家去提案）：使用 Grace Blackwell 架構（GB110），給研究員、工程師的「個人超級電腦」，與聯發科合作開發，預計五月開賣。（黃仁勳密碼？） ▋三大軟體支援 1. NIMs（NVIDIA AI Microservices）：預先訓練好的 AI 模型與微服務，涵蓋影像、語音、語言等。適合中小型企業、開發者、IT 團隊：快速導入各種 AI 功能，不必從頭建置。 2. Nemo：企業「數位員工 Agent」管理系統，用於訓練、微調、監管 AI Agent。適合需要自建 AI 助手的大公司或組織：可將「AI 員工」納入企業流程，建立專屬語料、定義行為守則。 3. Blueprint：提供打造自定義 AI Agent 的開發範本。適合開發者、生態系合作夥伴、創業團隊：可在 Blueprint 基礎上快速二次開發，實作客製化功能。 演講全文我也讓 AI 整理重點放在下面，可以搭配主題去看現場直播影片，有大量動畫跟模擬情境（連結放留言）。 -- ▋第一部分：開場與前言 (00:28:03) 1. CES 2025 開場與主題 - 宣傳短片強調 CES 不只是展示未來，更是科技與人性的交融處。 - 科技不僅解決問題，更創造機會，並透過智慧城市、健康醫療、生活體驗等角度，彰顯可能性。 2. Gary Shapiro 登場 - Gary Shapiro（CTA 執行長兼副董事長）歡迎所有人來到 CES 2025。 - 特別提到「當科技與人性結合，任何事情都可能發生」，是 CES 的核心精神。 - 說明本次演講將由 NVIDIA 創辦人兼 CEO Jensen Huang（黃仁勳）帶來，強調他的遠見與對產業的巨大影響。 - 回顧 Jensen Huang 早年在 Denny’s 的工作經歷，並讚揚他如何靠努力與堅持，帶領 NVIDIA 成為世界最具影響力的科技公司之一。 ▋第二部分：Jensen Huang（黃仁勳）開場 1. 幽默開場 - Jensen Huang 上台問候觀眾，並展示他在拉斯維加斯穿的「閃亮外套」。 - 點出觀眾所在的畫面是「NVIDIA 的數位孿生（digital twin）」，全部由 AI 生成。 2. NVIDIA 成立與 GPU 演進 - 回顧 1993 年推出的 NV1，試圖將遊戲主機功能帶進 PC。 - 1999 年推出可程式化 GPU，開啟長達 20 年以上的圖形處理革命。 - 2006 年發表 CUDA；2012 年因 AlexNet 應用 GPU 深度學習，催生近年 AI 大爆發。 3. AI 四大階段 - 感知 AI（Perception AI）：理解影像、語音、文字。 - 生成式 AI（Generative AI）：可生成文字、圖像、影片、語音。 - 代理式 AI（Agentic AI）：能夠推理、計畫並執行動作。 - 物理 AI（Physical AI）：能在真實世界移動、操控、互動。 ▋第三部分：Transformer 與全新運算典範 1. Transformer 的重要性 - 2018 年 Google BERT 發表，Transformer 模型大幅提升 AI 能力。 - AI 不僅是新增應用，而是「根本改變了整個計算模式」。 - 所有層次（軟體、硬體、雲端、推論、訓練）都受到深度學習與 Transformer 影響。 2. 多模態應用 - AI 如今可理解圖像、文字、聲音、甚至蛋白質序列與物理規律。 - 引發跨領域、跨產業的應用爆炸。 ▋第四部分：GeForce 與 AI 的雙向關係

黃仁勳於 2025 年 CES 展的演講重點整理： 人工智慧的發展里程碑 1. 生成式 AI 與代理型 AI：從感知型 AI（處理圖像、聲音、文字）發展至生成式 AI（能創造內容）及代理型 AI（感知、推理、計畫並執行行動）。 2. 實體 AI（Physical AI）：擴展至處理物理現象與科學研究，並加速機器人與自動化應用。 3. Transformer 的登場（2018 年）：徹底改變 AI 和運算方式，確立 AI 為新一代運算模式的核心。 NVIDIA 的技術突破 1. GeForce 與 AI 的結合：將 AI 技術帶入消費者日常，擴展至 PC 和家庭。 2. 光線追蹤技術突破：即時光線追蹤結合 AI（如 DLSS），大幅減少計算量，同時提升效率與畫質。 3. RTX Blackwell 系列 GPU：a.性能提升（如 4 Petaflops 的 AI 運算能力）。b.支援 AI 與電腦圖形的混合工作負載，成為即時運算的標杆。 AI 的未來與應用 1. 多模態學習與生成：AI 可理解、翻譯與生成文字、圖像、聲音及科學數據，幾乎覆蓋所有領域。 2. Agentic AI 的應用：代理型 AI 可分解多步驟問題，模擬人類邏輯，用於產業分析、虛擬實驗室及智慧交通等場景。 3. 物理 AI（Physical AI）與 NVIDIA Cosmos 平台：發展世界模型，支持機器人執行物理行動，並提升倉儲與製造業效率。 自駕車與機器人革命 1. 自駕車的核心技術：NVIDIA Thor 車載計算機、Drive OS 和 Cosmos 平台支撐全球自駕車發展。 2. 通用機器人：結合 Isaac Groot 平台，推進人形機器人、物流自動化與智慧生產。 長期願景 NVIDIA 將透過 AI、物理 AI 與通用機器人技術，加速產業升級與效率提升，並推動全球數位化轉型。 補充課程連結

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